机器故障下加工车间优化重调度方式预测

• 作者: 唐秋华 张利平 赵萌 陈世杰
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 机器故障 加工车间 样本仿真 重调度方式预测 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 智能设计与计划调度
• 页码范围: 188-195
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 字数: 7505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2019.02.009

摘要

为预知不同故障情形下的优化重调度方式,实现快速、有效的重调度决策,提出融合调度仿真与改进概率神经网络的重调度方式预测方法.考虑到现场故障样本难获得且无法涵盖全部故障情形,利用仿真实现随机故障下优化重调度样本的生成;以工序加工时间的累计变动、变动任务数、makespan改变量为决策依据,生成各样本的标签;将带标签数据样本输入到概率神经网络模型,实现优化重调度方式预测.实验结果表明:所提出三的方法准确率达99.54％;在指定加工车间和生产任务的前提下,故障机序号和故障修复时间对优化重调度方式起决定性作用.